小超人是純純的技術小白，屬於什麽都不懂的那種。
周不器、裴瑤雖然也是技術外行，但作為企業高管，一定的技術理論還是要知道的，耳濡目染之下要遠遠強於普通人。
對這個圖片放大一倍的概念，就特別興奮。
這可夠厲害了！
難怪湯小歌教授信誓旦旦地說過去這幾年，他這個多媒體實驗室的科研水平能夠跟麻省理工、劍橋相媲美。
這個“圖片放大”的項目，才是技術硬核啊！
周不器甚至在某一刻產生了大膽的猜測。
這個多媒體實驗室……
不會就是後來大名鼎鼎的人工智能實驗室商湯科技吧？
人工智能是高端的前沿的科學領域，就算港校很厲害，也不是隨隨便便就能玩的。而且在論文規模上達到了麻省理工、劍橋的水準，這可不是朝夕之間就能達到的。
見到放大後的圖片那一瞬，周不器就堅定了想法。
這個實驗室，必須要資助、扶持、投資！
這個實驗室，99.99%就是未來的商湯科技！
所謂的圖片放大，其實很簡單，就像小超人的認知那樣，簡單地把邊拉長就可以了。
可在放大的時候，問題就出現了。
圖片放大，分辨率就下降了。
720p的圖片，放大一倍就變成360p了，再放大，變成180p，再然後就變成一塊一塊的馬賽克了。
而湯教授的這個項目，是在圖片放大的同時，保持原有的分辨率。
這可太有意義了。
湯教授的一個叫李晉中的博士，上台對著大銀幕的投影圖片，進行了對這個項目的講解——
“過去的很多老照片，時間長了，或者拍攝設備不行，就會很模糊。通過這個算法程序，可以把照片清晰化。”
“如果進一步地發展，甚至可以進行顏色的修複。把過去的黑白老照片，變成彩色照片。甚至一張照片裏比較模糊的文字，也可以比較清晰地識別出來。”
“剛才裴總說了美圖秀秀，老師不太清楚，但是我知道。我們這個算法，應用起來可以對美圖秀秀提供很大的幫助，用戶可以先拍一張照片，然後再選擇在哪一個點聚焦。還可以用濾鏡把圖片變成各種各樣風格的畫麵。”
周不器很滿意。
裴瑤也很滿意，笑容滿麵，輕快地問：“李博士，你說的這些設想，顏色修複，不同風格的畫麵濾鏡，這些現在可以實現嗎？”
李晉中博士有些尷尬，“目前還不能，我們沒有進行這方麵的研究。不過，大體上使用的技術原理和人工智能的運用方式是一致的，跟圖片放大都差不多，都屬於深度學習的圖像處理。”
旁邊的湯教授比較內斂，很認真地說：“想實現這幾點，需要更深層次的人工智能的學習。目前還不夠，需要全世界同行的共同努力。”
周不器笑道：“湯教授有空了，我希望你能帶著團隊去首都，跟我們的cto沈向陽博士進行交流。我們的紫微星研究院在重點發力人工智能，甚至在矽穀創辦了ai實驗室，一個最重要的方向就是深度學習算法框架的優化和設計。”
湯教授很高興，“如果有機會，這自然最好不過。”
小超人剛剛私底下跟紫微星的專家有過短暫溝通，這下也就明白了，原來這個算法是提高圖片的分辨率，就很好奇地問：“我記得很多好萊塢電影裏都這麽演，什麽《碟中諜》《007》《諜影重重》之類的，說是通過衛星抓拍到了大街上的人臉，圖片非常模糊。然後就通過技術處理，進行了細節的補充，變成了一張完整的臉，然後跟什麽係統對接，就可以查到這個人的所有資料了。”
湯教授哈哈一笑，“對，很多。”
“是真的嗎？”
“假的。”
小超人有點失望，“哦。”
“能具體說說嗎？”
周不器卻被小超人的這番話提了個醒，覺得這非常重要。
紫微星在做一個項目，叫微點地圖，對標的是穀歌地圖。
穀歌地圖使用的是美國的商業衛星，然後對地球進行拍照，傳輸到計算機上進行數據的處理和整合，就變成了精密到泄密的穀歌地圖，在上麵甚至能看到小區裏的花花草草。這主要就是源自技術的強大，美國的商業衛星精密度比國內的軍用衛星還高。
這已經危害了國防安全，會被拍到很多機密場所。這些機密場所到底是什麽，美國人不知道，所以拍到也沒用。
可“穀歌地球”、“穀歌地圖”上線之後，提供了“標記”功能。
也就是說，誰知道這些場所是什麽，就可以在上麵進行標注。很多國人不明所以，就標上去了。或者一些壞人收錢了，就偷偷過去調查，調查清楚後再標注上去，這有泄密的嫌疑。
所以國內的做法一方麵是限製相關產品的使用，一方麵是推出國產可控的類似產品。這個重要的關乎國家安全的任務，主要由百度地圖和微點地圖來承擔。
可是，國內的商業衛星拍攝的精密度太差怎麽辦？
國家地理局等相關部門就組織了一些民用或者軍用直升機，對大城市進行航拍。這種航拍的精密度可比衛星高多了。
可問題又來了。
國家這麽大，怎麽可能都用航拍？哪有那麽多經費，哪有那麽多人力物力和飛機啊？（實際上現在也沒解決，直接一勞永逸地封殺穀歌完事）
解決這個問題的又是周不器，他牽頭聯係了國家地理局和八吉星，訂購了一批無人機，通過無人機來進行拍攝。
記錄國家日新月異的發展變化，這是一個非常有意義的戰略性非盈利項目。
可這裏還有一個問題。
無人機的技術不夠成熟，拍攝的時候可能不夠穩定，就會導致拍出的畫麵失焦、模糊，甚至因為陽光、曝光等原因，出現許許多多的細節問題。
無人機航拍，肯定不如人坐在直升飛機上用長焦鏡頭的專業相機來拍攝的效果好。
眼下的這個多媒體實驗室的研究項目，似乎能解決這個問題！
多媒體實驗室，顧名思義，研究的就是“投影”、“成像”、“圖片處理”的實驗室，在這個領域，他們比人工智能專家沈向陽還要專業。
通過人工智能算法，把無人機拍攝下來的照片進行處理，變成清晰的照片，就可以跟人工航拍的效果差不多了。
因為這是紫微星的項目，微點地圖就有技術壟斷權，微點地圖就可以對百度地圖進行壓製了。
一舉多得啊！
更有甚者，甚至可以推廣到軍用領域。
比如軍事偵查，把拍到的模糊圖片清晰化處理；比如國內的衛星拍到的國外畫麵太模糊，也可以清晰化處理。
不過，這顯然還有很長的路要走，湯教授說道：“在警方和fbi的探案過程中，經常能獲得一些犯罪嫌疑人的模糊照片。如果能對照片進行超分辨率處理，把照片變得清晰、漂亮，就會大大地提高破案率。可實際上這件事美國已經做了幾十年，至今都無法做到。”
周不器問：“為什麽？”
“算法的問題，”湯教授歎了口氣，“我們對過去的算法很失望。”
周不器問：“基於人工智能的深度學習可以解決嗎？”
湯教授道：“這件事很複雜，計算機處理的是0和1兩種信號。通過這兩種信號完成一些人類行為的判斷，會非常複雜。比如這裏有一張桌子，我們一眼就能看見，不要反應時間就能判斷出來。可計算機如果要從圖片中識別一張桌子，可能需要上百萬次的計算才行。實際上，過去這幾十年的圖片識別領域，計算機的處理效率遠遠低於人眼。連人眼都看不清的東西，計算機就更不可能看清了。”
周不器似乎理解了，“過去的計算機處理能力太差，現在出現了很多超級計算機，紫微星甚至可以進行集群化的雲計算，算力就大大增加了。”
湯教授看向周大老板的眼神發生了幾分變化，很高興地說：“沒錯，算力的提高，是人工智能發展的基礎。不過，過去的算法肯定是不行的，要有新的創新、在學術上有新的發現。我給你舉個例子，1放大2倍，是2；放大100倍，是100；放大1000倍，是1000。一個確定的數字1，放大多少倍，得到的都是確切數字。可是，一個不確定的數字e，放大10倍是10e，放大100倍是100e，不管放大多少倍，得到的都是一個不確定的數字。”
在場的都是受過高等教育的，哪怕是外行，也能聽懂這其中的邏輯。
就比如大銀幕上演示的這張人像圖片。
這張圖片的原始照片是清晰的，就是確定的數字，所以不管放大多少倍，都是有算法基礎的，都是確定的，放大之後可以給出清晰圖像。
可如果原始照片過於模糊，模糊到連眼睛都看不清，就是一個不確定數字。不管放大多少倍，都是不確定的。
周不器點了點頭，對此比較心安。
無人機拍的照片，就算模糊了一些，人眼也能看清。人眼能看清，就應該能處理好。
湯教授接著又說：“不過，在新技術之下，人眼無法分辨的不確定數字，未必就不能轉化為確定數字！”
“哦？”
周不器眼睛一亮。
湯教授道：“依靠大數據。”
7017k
周不器、裴瑤雖然也是技術外行，但作為企業高管，一定的技術理論還是要知道的，耳濡目染之下要遠遠強於普通人。
對這個圖片放大一倍的概念，就特別興奮。
這可夠厲害了！
難怪湯小歌教授信誓旦旦地說過去這幾年，他這個多媒體實驗室的科研水平能夠跟麻省理工、劍橋相媲美。
這個“圖片放大”的項目，才是技術硬核啊！
周不器甚至在某一刻產生了大膽的猜測。
這個多媒體實驗室……
不會就是後來大名鼎鼎的人工智能實驗室商湯科技吧？
人工智能是高端的前沿的科學領域，就算港校很厲害，也不是隨隨便便就能玩的。而且在論文規模上達到了麻省理工、劍橋的水準，這可不是朝夕之間就能達到的。
見到放大後的圖片那一瞬，周不器就堅定了想法。
這個實驗室，必須要資助、扶持、投資！
這個實驗室，99.99%就是未來的商湯科技！
所謂的圖片放大，其實很簡單，就像小超人的認知那樣，簡單地把邊拉長就可以了。
可在放大的時候，問題就出現了。
圖片放大，分辨率就下降了。
720p的圖片，放大一倍就變成360p了，再放大，變成180p，再然後就變成一塊一塊的馬賽克了。
而湯教授的這個項目，是在圖片放大的同時，保持原有的分辨率。
這可太有意義了。
湯教授的一個叫李晉中的博士，上台對著大銀幕的投影圖片，進行了對這個項目的講解——
“過去的很多老照片，時間長了，或者拍攝設備不行，就會很模糊。通過這個算法程序，可以把照片清晰化。”
“如果進一步地發展，甚至可以進行顏色的修複。把過去的黑白老照片，變成彩色照片。甚至一張照片裏比較模糊的文字，也可以比較清晰地識別出來。”
“剛才裴總說了美圖秀秀，老師不太清楚，但是我知道。我們這個算法，應用起來可以對美圖秀秀提供很大的幫助，用戶可以先拍一張照片，然後再選擇在哪一個點聚焦。還可以用濾鏡把圖片變成各種各樣風格的畫麵。”
周不器很滿意。
裴瑤也很滿意，笑容滿麵，輕快地問：“李博士，你說的這些設想，顏色修複，不同風格的畫麵濾鏡，這些現在可以實現嗎？”
李晉中博士有些尷尬，“目前還不能，我們沒有進行這方麵的研究。不過，大體上使用的技術原理和人工智能的運用方式是一致的，跟圖片放大都差不多，都屬於深度學習的圖像處理。”
旁邊的湯教授比較內斂，很認真地說：“想實現這幾點，需要更深層次的人工智能的學習。目前還不夠，需要全世界同行的共同努力。”
周不器笑道：“湯教授有空了，我希望你能帶著團隊去首都，跟我們的cto沈向陽博士進行交流。我們的紫微星研究院在重點發力人工智能，甚至在矽穀創辦了ai實驗室，一個最重要的方向就是深度學習算法框架的優化和設計。”
湯教授很高興，“如果有機會，這自然最好不過。”
小超人剛剛私底下跟紫微星的專家有過短暫溝通，這下也就明白了，原來這個算法是提高圖片的分辨率，就很好奇地問：“我記得很多好萊塢電影裏都這麽演，什麽《碟中諜》《007》《諜影重重》之類的，說是通過衛星抓拍到了大街上的人臉，圖片非常模糊。然後就通過技術處理，進行了細節的補充，變成了一張完整的臉，然後跟什麽係統對接，就可以查到這個人的所有資料了。”
湯教授哈哈一笑，“對，很多。”
“是真的嗎？”
“假的。”
小超人有點失望，“哦。”
“能具體說說嗎？”
周不器卻被小超人的這番話提了個醒，覺得這非常重要。
紫微星在做一個項目，叫微點地圖，對標的是穀歌地圖。
穀歌地圖使用的是美國的商業衛星，然後對地球進行拍照，傳輸到計算機上進行數據的處理和整合，就變成了精密到泄密的穀歌地圖，在上麵甚至能看到小區裏的花花草草。這主要就是源自技術的強大，美國的商業衛星精密度比國內的軍用衛星還高。
這已經危害了國防安全，會被拍到很多機密場所。這些機密場所到底是什麽，美國人不知道，所以拍到也沒用。
可“穀歌地球”、“穀歌地圖”上線之後，提供了“標記”功能。
也就是說，誰知道這些場所是什麽，就可以在上麵進行標注。很多國人不明所以，就標上去了。或者一些壞人收錢了，就偷偷過去調查，調查清楚後再標注上去，這有泄密的嫌疑。
所以國內的做法一方麵是限製相關產品的使用，一方麵是推出國產可控的類似產品。這個重要的關乎國家安全的任務，主要由百度地圖和微點地圖來承擔。
可是，國內的商業衛星拍攝的精密度太差怎麽辦？
國家地理局等相關部門就組織了一些民用或者軍用直升機，對大城市進行航拍。這種航拍的精密度可比衛星高多了。
可問題又來了。
國家這麽大，怎麽可能都用航拍？哪有那麽多經費，哪有那麽多人力物力和飛機啊？（實際上現在也沒解決，直接一勞永逸地封殺穀歌完事）
解決這個問題的又是周不器，他牽頭聯係了國家地理局和八吉星，訂購了一批無人機，通過無人機來進行拍攝。
記錄國家日新月異的發展變化，這是一個非常有意義的戰略性非盈利項目。
可這裏還有一個問題。
無人機的技術不夠成熟，拍攝的時候可能不夠穩定，就會導致拍出的畫麵失焦、模糊，甚至因為陽光、曝光等原因，出現許許多多的細節問題。
無人機航拍，肯定不如人坐在直升飛機上用長焦鏡頭的專業相機來拍攝的效果好。
眼下的這個多媒體實驗室的研究項目，似乎能解決這個問題！
多媒體實驗室，顧名思義，研究的就是“投影”、“成像”、“圖片處理”的實驗室，在這個領域，他們比人工智能專家沈向陽還要專業。
通過人工智能算法，把無人機拍攝下來的照片進行處理，變成清晰的照片，就可以跟人工航拍的效果差不多了。
因為這是紫微星的項目，微點地圖就有技術壟斷權，微點地圖就可以對百度地圖進行壓製了。
一舉多得啊！
更有甚者，甚至可以推廣到軍用領域。
比如軍事偵查，把拍到的模糊圖片清晰化處理；比如國內的衛星拍到的國外畫麵太模糊，也可以清晰化處理。
不過，這顯然還有很長的路要走，湯教授說道：“在警方和fbi的探案過程中，經常能獲得一些犯罪嫌疑人的模糊照片。如果能對照片進行超分辨率處理，把照片變得清晰、漂亮，就會大大地提高破案率。可實際上這件事美國已經做了幾十年，至今都無法做到。”
周不器問：“為什麽？”
“算法的問題，”湯教授歎了口氣，“我們對過去的算法很失望。”
周不器問：“基於人工智能的深度學習可以解決嗎？”
湯教授道：“這件事很複雜，計算機處理的是0和1兩種信號。通過這兩種信號完成一些人類行為的判斷，會非常複雜。比如這裏有一張桌子，我們一眼就能看見，不要反應時間就能判斷出來。可計算機如果要從圖片中識別一張桌子，可能需要上百萬次的計算才行。實際上，過去這幾十年的圖片識別領域，計算機的處理效率遠遠低於人眼。連人眼都看不清的東西，計算機就更不可能看清了。”
周不器似乎理解了，“過去的計算機處理能力太差，現在出現了很多超級計算機，紫微星甚至可以進行集群化的雲計算，算力就大大增加了。”
湯教授看向周大老板的眼神發生了幾分變化，很高興地說：“沒錯，算力的提高，是人工智能發展的基礎。不過，過去的算法肯定是不行的，要有新的創新、在學術上有新的發現。我給你舉個例子，1放大2倍，是2；放大100倍，是100；放大1000倍，是1000。一個確定的數字1，放大多少倍，得到的都是確切數字。可是，一個不確定的數字e，放大10倍是10e，放大100倍是100e，不管放大多少倍，得到的都是一個不確定的數字。”
在場的都是受過高等教育的，哪怕是外行，也能聽懂這其中的邏輯。
就比如大銀幕上演示的這張人像圖片。
這張圖片的原始照片是清晰的，就是確定的數字，所以不管放大多少倍，都是有算法基礎的，都是確定的，放大之後可以給出清晰圖像。
可如果原始照片過於模糊，模糊到連眼睛都看不清，就是一個不確定數字。不管放大多少倍，都是不確定的。
周不器點了點頭，對此比較心安。
無人機拍的照片，就算模糊了一些，人眼也能看清。人眼能看清，就應該能處理好。
湯教授接著又說：“不過，在新技術之下，人眼無法分辨的不確定數字，未必就不能轉化為確定數字！”
“哦？”
周不器眼睛一亮。
湯教授道：“依靠大數據。”
7017k